AI Sang Penjaga Sunyi dalam Penipuan Fintech

Sistem perbankan tradisional secara bertahap sedang diubah menjadi perangkat genggam. Saat populasi yang tersisih mendapatkan akses ke pembiayaan, tujuan ekonomi yang lebih luas dari inklusi keuangan atau pengurangan kemiskinan pemerintah menjadi terwujud—hal itu melepaskan potensi sejati untuk menjangkau pihak yang tidak terlayani perbankan dalam kalangan perbankan, menghadirkan skala ekonomi serta mengurangi biaya pencarian dan biaya transaksi. Sejumlah perusahaan fintech telah bertransformasi dengan mengadopsi nilai perancangan yang berpusat pada manusia sebagai kerangka untuk menyeimbangkan kebutuhan organisasi dengan kebutuhan pengguna, pelanggan, dan komunitasnya. Kini mereka hadir di seluruh rantai nilai—mulai dari layanan penghimpunan modal hingga layanan pembayaran, layanan manajemen investasi, serta asuransi.

Seluruh ekosistem ini dimungkinkan melalui integrasi Kecerdasan Buatan dan teknologi blockchain, dan kini pertanyaan yang mungkin muncul adalah mengapa AI begitu penting untuk fintech. Alasannya bisa terletak pada sifat persoalan yang dinamis, karena persoalan tersebut terus berkembang. Fintech berupaya menghadirkan solusi keuangan dengan cara yang lebih terorganisasi, dan AI adalah arsitek yang membangun materi tersebut dengan menganyam informasi.

Seperti yang kita semua ketahui, setiap transaksi keuangan terikat oleh formalitas hukum, dan sangat penting untuk mengamankan transaksi melalui dokumen legal yang tepat. Fintech telah menghadirkan transaksi tanpa kertas—sebelumnya dokumen legal perlu ditandatangani secara fisik. Saat ini, tanda tangan semakin didigitalisasi. Transaksi berbasis suara sedang diintegrasikan. Tren kontrak pintar saat ini membuat segalanya menjadi lebih mudah sekaligus lebih kompleks bagi institusi pembiayaan.

Semua metode AI selalu berada pada titik pertemuan penggunaan manusia. Begitu campur tangan manusia terjadi, ada kemungkinan penyalahgunaan informasi. Jadi, dengan cara tertentu, data yang memberi transparansi di sisi lain dapat berubah menjadi bahan bagi anomali atau ketidaksesuaian. Seperti pertanyaan yang dihadapi Karna ketika berperang melawan saudara tirinya. Praktik tidak etis ini menjulang besar di industri keuangan. Kita melihat beberapa masalah yang memiliki implikasi moneter besar, dan orang cenderung memanfaatkan celah dalam sistem hukum.

Deteksi Penipuan

Bagaimana hal itu bisa bekerja

Ini menggambarkan transaksi yang dirancang dan direncanakan secara tidak etis yang menggunakan penipuan untuk menyedot uang dengan bantuan sistem melalui penciptaan identitas yang salah dan dokumen-dokumen terkait. Kompleksitas yang sedang berlangsung dan upaya berkelanjutan untuk berinovasi pada produk keuangan memunculkan jalur tambahan bagi penipuan keuangan yang berdampak pada ribuan investor untuk kehilangan uang di hedge fund, skema Ponzi, perdagangan mata uang, mata uang virtual, kebutuhan modal kerja, dan banyak skema lain yang merugikan investor.

Menggabungkan pembelajaran mesin terawasi dan tak terawasi sebagai bagian dari strategi deteksi penipuan AI dapat memungkinkan keuangan digital untuk mendeteksi penipuan yang kompleks. Kecepatan perubahan kecanggihan dan skala serangan penipuan kini sangat penting, mengingat istilah hukum dan deteksi penipuan legal perlu menghadirkan model-model yang bersifat mengganggu. Ketika kita membahas dokumen terkait, klausul dan ketentuan dari dokumen terkait dapat dibawa ke permukaan melalui Ethical AI. Pencarian kata kunci dan pencarian dengan ID yang mirip hanya dapat menunjukkan di mana anomali itu berada, sementara AI terawasi dan tak terawasi dapat menemukan jalur untuk mendeteksi penipuan. Sama seperti analisis laporan keuangan, perlu ada otomatisasi analisis istilah-istilah hukum.

Penggunaan AI secara etis dapat secara signifikan meningkatkan penetapan konteks hukum dalam fintech dengan memastikan keadilan, transparansi, dan akuntabilitas dalam operasinya.

*       

### Kejelasan dalam keputusan kredit:

Algoritma AI dapat diprogram untuk membuat keputusan pinjaman yang adil dengan mengevaluasi kelayakan kredit menggunakan beragam faktor yang tidak bias. Ethical AI memastikan keputusan-keputusan tersebut tetap tidak dipengaruhi oleh faktor seperti ras, gender, atau atribut lain yang diskriminatif, sehingga menjaga keadilan dalam transaksi keuangan.

*       

### Pengawas kepatuhan: 

Sistem Ethical AI memiliki kemampuan untuk secara konsisten mengamati dan menyesuaikan diri terhadap peraturan yang terus berkembang. Melalui analisis real-time terhadap dokumen legal yang sangat banyak dan pembaruan, AI dapat membantu perusahaan fintech untuk mematuhi kerangka kerja hukum yang rumit dan terus berubah, sehingga menurunkan kemungkinan masalah hukum dan denda.

*       

### Deteksi anomali: 

Algoritma berbasis AI dapat mengidentifikasi aktivitas penipuan dengan memeriksa pola dan kejanggalan pada data real-time. Ethical AI menjamin kepatuhan terhadap undang-undang privasi dan perlindungan data saat menelusuri dan mengurangi potensi penipuan, sehingga memperkuat kepatuhan hukum sekaligus kepercayaan pelanggan.

*       

### Kedaulatan data:

Model Ethical AI dapat melindungi data pelanggan menggunakan metode enkripsi canggih dan teknik anonimisasi data. Dengan memastikan kepatuhan yang ketat terhadap undang-undang perlindungan data, perusahaan fintech dapat mencegah masalah hukum yang terkait dengan pelanggaran data dan pelanggaran privasi.

*       

### Transparansi data: 

Algoritma Ethical AI dirancang agar transparan dan dapat dijelaskan. Ini berarti keputusan yang dicapai oleh model AI dapat ditelusuri kembali, sehingga regulator dan pelanggan dapat memahami alasan spesifik di balik kesimpulan tersebut. Transparansi ini penting untuk akuntabilitas hukum dan membangun kepercayaan dengan pelanggan.

*       

### Mengotomatiskan kontrak digital:

Alat berbasis AI untuk analisis kontrak dapat memindai dan memahami dokumen legal dengan cepat. Ini dapat membantu perusahaan fintech dalam memahami perjanjian legal yang rumit, memastikan mereka memenuhi kewajiban kontraktual dan mencegah sengketa hukum.

*       

### Anti pencucian uang:

Sistem AI dapat menganalisis volume data yang luas untuk mengidentifikasi transaksi yang mencurigakan, sekaligus memastikan kepatuhan terhadap hukum AML. Ethical AI dalam fintech menjamin pengenalan risiko pencucian uang yang tepat sekaligus melindungi privasi pelanggan dan mematuhi pedoman hukum.

*       

### Berpusat pada pelanggan: 

Chatbot berbasis AI dan asisten virtual dapat memberikan informasi hukum kepada pelanggan. Dengan demikian, ethical AI memastikan nasihat yang diberikan akurat dan mematuhi peraturan hukum, sehingga mencegah penyebaran misinformasi dan kewajiban hukum.

Menerapkan penggunaan AI secara etis dalam fintech tidak hanya meningkatkan efisiensi dan pengalaman pelanggan, tetapi juga secara signifikan memperkuat penetapan konteks hukum dengan memasukkan prinsip-prinsip ethical AI. Dengan demikian, fintech dapat menavigasi lanskap hukum yang rumit dengan percaya diri dan integritas.

Telusuri pencarian identitas legal yang sama

Praktik perdagangan yang tidak adil

Perdagangan adalah proses operasional dasar bagi pasar keuangan. Proses ini melewati beberapa validasi dan pemeriksaan sebelum penyelesaian. Untuk memungkinkan praktik buruk dalam perdagangan, dilakukan beberapa cara yang tidak adil dan misrepresentasi dokumen. Dokumen legal yang disusun secara tidak adil dan dengan klausul yang meragukan dapat memainkan peran besar dalam penipuan. Ada banyak contoh di mana praktik perdagangan yang tidak adil di bidang perdagangan forex telah mendatangkan kerugian besar bagi pemberi pinjaman. Fintech yang mengintegrasikan pernyataan rekening perdagangan lintas bank dapat memicu anomali. Transaksi dalam rekening perdagangan yang cocok berdasarkan tanggal dengan transaksi dalam rekening bank dapat menemukan persamaan, yang kemudian dapat memunculkan pertanyaan tentang praktik perdagangan serta pertumbuhan/penurunan yang tidak wajar pada harga saham. Peran ethical AI masuk ke dalam gambaran, yang dapat membantu mendeteksi masalah yang berpusat pada manusia.

Deteksi melalui pernyataan rekening perdagangan milik pelanggan

Penipuan Transaksi

Setiap transaksi dalam rekening yang tidak diotorisasi langsung oleh pemegang kartu/rekening dianggap sebagai transaksi penipuan. Namun, seseorang juga bisa mempertimbangkan pola yang berpotensi penipuan, seperti akun bisnis yang tidak pernah memiliki transaksi kredit apa pun dalam 15 atau 30 hari terakhir atau bahkan pembayaran yang nilainya dibulatkan secara ganjil seperti kelipatan 100. Pembayaran kepada pihak ketiga/pembayaran pada transfer pinjaman melalui akun yang meragukan dapat memberikan indikasi transaksi penipuan.

Deteksi transaksi penipuan melalui pembayaran

Penipuan terkait dengan masalah perilaku

Setiap penyimpangan dari pemrograman yang biasa dapat menimbulkan sinyal peringatan perilaku. Jika calon peminjam telah menginstal/menghapus aplikasi pinjaman dalam rentang waktu, misalnya, dua bulan, atau mereka telah menghabiskan lebih dari biasanya, atau menerima setoran kas lebih banyak daripada kredit gaji biasa mereka dapat memicu alarm pada model pembelajaran mesin yang terlatih dengan baik. Penipuan berbasis perilaku kemudian bertindak sebagai alarm untuk aktivitas penipuan dan/atau keterlambatan yang akan datang.

Deteksi melalui unduhan di layanan Google play

AI adalah satu-satunya cara untuk mendeteksi penipuan dengan skala besar, dan platform yang dibangun di atasnya harus mampu menangani volume besar data historis. Algoritma pembelajaran mesin terawasi dapat melihat data transaksi seperti—afiliasi kepemilikan langsung yang umum, perkara hukum yang masih berjalan, sifat perkara hukum, kemiripan alamat, dakwaan yang diajukan, dll—untuk meminimalkan false positive dan memberikan respons yang sangat cepat terhadap pertanyaan. Selain itu, pembelajaran mesin tak terawasi dapat memicu bentuk-bentuk penipuan baru yang lebih canggih. Semua ini akan membantu pencegahan perusahaan penipuan dana pemberi pinjaman, dan pengadilan dapat membuat keputusan yang beralasan. AI perlu dilengkapi untuk menyelesaikan transaksi penipuan yang berat.